Les cinq plus grandes tendances de l’intelligence artificielle pour le secteur bancaire en 2024

L’IA est en train de changer rapidement la donne pour les banques, et 2023 a vu une plus grande intégration de celles-ci. outils, notamment dans des domaines tels que la détection des fraudes et l’expérience client. Le modèle basé sur les données La nature du secteur bancaire offre exactement l’environnement idéal pour une déploiement efficace de l’IA.

À l’aube de 2024, il est probable que l’adoption et l’efficacité de ce système connaîtront une croissance rapide dans les domaines où il est déjà utilisé, le secteur bancaire restant à l’avant-garde de l’adoption « réelle » de ce système. IA.

Les banques utiliseront l’IA pour soutenir la littératie financière, planifier l’épargne et les investissements, et bien plus encore. de manière générale, pour aider les particuliers et les entreprises à optimiser leur situation financière.

Cela comprendra l’amélioration de l’expérience client grâce à des informations personnalisées et à une sécurité renforcée dans les applications bancaires, ce qui aidera les clients à une époque où il y a moins d’agences bancaires physiques et davantage de canaux d’engagement numérique.

Cette situation ne fera que s’accélérer à mesure que la banque s’intégrera de plus en plus à d’autres domaines de la vie. Cependant, comme l’accès à données continue de croître, tout comme la pression en faveur d’une augmentation réglementation et l’adoption de bonnes pratiques pour garantir une utilisation éthique et responsable des la technologie. Les principales tendances de l’IA pour le secteur bancaire en 2024 sont les suivantes.

1. IA générative

L’essor de l’IA générative promet de déclencher une vague d’innovation, d’efficacité et personnalisation pour les banques et leurs propres clients. Cela peut révolutionner la façon dont le secteur bancaire les opérations et les services sont fournis. Cela peut également créer des services nouveaux et uniques, apporter d’énormes gains d’efficacité aux opérations bancaires et changer la façon dont les utilisateurs finaux interagissent avec les services bancaires.

Selon McKinsey, dans l’ensemble du secteur bancaire, la technologie pourrait générer une valeur égale à 200 à 340 milliards de dollars supplémentaires par an. Cela peut résulter de divers cas d’utilisation et applications, permettant d’énormes efficacités dans le backend bancaire. Les clients bancaires bénéficieront également d’une assistance améliorée ainsi que de services et d’une expérience bancaires uniques.

2. Une IA responsable

Avec l’utilisation croissante de l’IA dans les applications bancaires et financières, il sera nécessaire d’avoir une véritable IA explicable dont les modèles pourraient être facilement compris, analysés et augmentés par les acteurs économiques et les autorités de régulation.

En outre, il est nécessaire que les résultats de ces modèles soient facilement compris et analysés par l’utilisateur profane. Il est également nécessaire de s’assurer que les résultats de ces modèles ne sont pas biaisés (au détriment d’un secteur de clientèle ou d’une démographie) et qu’ils sont équitables et sûrs.

En effet, la confiance et les préjugés restent des obstacles majeurs à l’adoption de l’IA. Par exemple, Les algorithmes d’Apple, utilisés pour décider d’accorder ou non des lignes de crédit, étaient accusé de genre biais en 2019, accordant moins de lignes de crédit aux femmes qu’aux hommes.

Ces risques étant à l’avant-garde de la technologie de l’IA pour les applications « à haut risque », telles que la notation de crédit, les banques sont susceptibles de ressentir une pression accrue de la part des régulateurs et des influences des clients. Ainsi, « l’explicabilité » de l’IA est essentielle, et les banques devront établir un ensemble de processus permettant aux utilisateurs de comprendre les résultats créés par les algorithmes d’apprentissage automatique.

Le succès de l’IA résidera dans une meilleure visibilité de l’IA explicable pour repérer et corriger les défauts et vulnérabilités potentiels des modèles.

3. Gouvernance de l’IA

La plupart des gouvernements et des autorités de régulation du monde entier travaillent sur une gouvernance stricte de l’IA qui permettra d’accéder à toute la puissance de l’IA tout en la traitant comme un problème. une technologie sûre et utile avec sa propre réglementation et sa propre gouvernance pour protéger contre toute répercussion involontaire.

Il y aura un besoin accru de processus stricts de gouvernance et de conformité pour une utilisation sûre de l’IA dans différentes institutions bancaires et financières.

4. L’IA pour réaliser le bien-être financier

Le bien-être financier sera un concept très important que l’IA explicable peut aider à réaliser pour les banques et les institutions financières. Par exemple, la gestion des processus bancaires, les transactions intra-journalières prévision de liquidité, analyse du sentiment, etc.

Il bénéficiera également aux clients, en prévoyant les flux de trésorerie et en les accompagnant en cas de difficultés financières, en les aidant à choisir le prêt immobilier le plus adapté ou en les aidant dans des conseils patrimoniaux, par exemple. L’IA explicable contribuera à soutenir des marchés financiers stables, ainsi qu’un soutien financier sain pour les clients finaux des banques.

5. Extension des sources de données

Avec l’essor de l’Internet des objets (IoT) et des médias sociaux, davantage de données deviendront disponible sur le secteur bancaire et ses clients finaux. L’IA peut jouer un rôle important dans extraire toute la valeur des données non structurées des médias sociaux et des énormes volumes de données IoT et fusionnez-les avec les données bancaires des clients.

Cela permettra aux applications bancaires d’aider et de soutenir les banques et leurs clients finaux de manière approfondie, ce qui permettra la production de nouveaux services uniques susceptibles de changer le visage du secteur bancaire pour les années à venir.

Hani Hagras est directeur scientifique et chef de l’unité commerciale IA chez Téménos, la société de logiciels bancaires. Temenos est un leader mondial de l’IA explicable et du développement de l’IA générative avec un déploiement éthique et responsable dans le secteur bancaire. Hani est également professeur d’intelligence artificielle à l’Université d’Essex, où il est directeur du Computational Intelligence Center et chef du groupe de recherche sur l’IA.